Code Climate | Анализируем качество кода

Сервис частично автоматизирует код-ревью и помогает отследить технический долг. Основные возможности:

— Анализ качества кода: стиль, дублирование, «мертвый» код для целой коллекции ЯП;
— Отслеживание техдолга: позволяет видеть динамику — улучшается или ухудшается качество;
— Интеграция с CI/CD: плагины для pull request’ов прямо в PR; пишет, улучшил ли код изменения или ухудшил;
— Сбор отчётов о тестах;
— Отдельный модуль для менеджмента, который анализирует производительность команды: время цикла задач, количество коммитов, размер изменений и т.д.

Цена: есть условно-бесплатный тариф
Доступен в РФ: да
@prog_tools

gumloop.com | N8N на стероидах

Low-Code инструмент для автоматизации рутинных задач наподобие Zapier, однако простейшее отдается на откуп встроенным Claude / ChatGPT. Фанаты N8N оценят прирост производительности. По заверениям создателей, способен масштабироваться. Есть даже Chrome-расширение, автоматизирующее действия с браузером. Дают интересный веб-скрейпер с обходом антироботной защиты.

Цена: есть условно-бесплатный тариф
Доступен в РФ: да
@prog_tools

Топ ИИ-инструментов для транскрибации митингов, видео и всех аудио форматов

В 2025 модно получать выжимки с созвонов, на которых ты занимался чем-то своим и в целом мог не присутствовать транскрибировать. В Tproger опубликовали подборку speech2text / video2text / сервисов, которые:

— умеют работать с голосовыми и кружками в Telegram;
— обладают условно-бесплатными тарифами;
— работают со ссылками (на YouTube / соцсети / ваши облака)
— предоставляют REST API для автоматизации и другие актуальные фичи.

@prog_tools

Big Data Expert Mode: митап для опытных инженеров

43Tech совместно с Яндекс глубоко погрузятся во все технические аспекты Apache Spark и Apache Iceberg и расскажут подробнее о том, как Spark работает в YTsaurus.

Ведущие дата инженеры представят практические кейсы и экспертные решения по работе с большими данными.

В программе митапа:

• Оптимизация SQL-запросов: как Catalyst использует статистику Iceberg и какие типы оптимизаций существуют.

• Переход с партицированного Parquet: опыт внедрения Iceberg для борьбы с дублированием данных и компакцией, а также инкрементальное чтение данных в Spark Structured Streaming.

• Интеграция Spark в YTsaurus: особенности работы в сравнении с Hadoop и S3

Присоединяйтесь к BigData Meetup 15 августа в Санкт-Петербурге и онлайн.

Участие бесплатное, необходима регистрация.

Это #партнёрский пост